PLCC图像质量评估python代码

PLCC（Pearson Linear Correlation Coefficient）是一种衡量两个变量线性相关程度的方法，常用于图像质量评估。下面是使用Python计算PLCC的代码示例：

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# 读取原图和参考图像
orig_img = plt.imread('original.png')
ref_img = plt.imread('reference.png')

# 将图像转换为一维数组
orig_vec = orig_img.flatten()
ref_vec = ref_img.flatten()

# 计算PLCC
plcc, _ = pearsonr(orig_vec, ref_vec)

print('PLCC:', plcc)

其中，`plt.imread()`函数用于读取图像，`flatten()`函数用于将图像转换为一维数组，`pearsonr()`函数用于计算PLCC。注意，这里的PLCC值越接近1表示两个图像的线性相关性越高，图像质量也就越好。